Banyak alat untuk menulis kode (code editor) yang sudah menggunakan AI salah satu contoh Trae AI, yang dapat digunakan dan diunduh secara gratis. Trae AI bisa memberikan saran perbaikan kode yang lebih relevan dan bisa digunakan sebagai auto-complete seperti Github Copilot. Bukan hanya itu, ada AI yang bisa membantu memecahkan masalah pada kode yang dibuat, seperti ChatGPT, Claude, BlackBox AI dan masih banyak yang lain. Apakah benar dengan kemudahan AI tersebut peran programmer atau sejenisnya akan tergantikan?

Sebelum menjawab hal tersebut, alangkah baiknya kita kenalan dulu dengan AI atau Artificial Intelligence.

Apa itu AI

AI merupakan mesin yang bisa “berpikir” layaknya manusia dengan cara belajar dari pengalaman, menyesuaikan input baru dan melakukan tugas - tugas manusiawi. AI beroperasi berdasarkan data, dimana algoritma diberikan data dan “diajarkan” untuk membuat keputusan berdasarkan data tersebut.

Perbedaan AI dengan Automasi

Automasi hanya menjalankan tugas berulang, sedangkan AI mampu memahami dan menyesuaikan terhadap konteks dan variabel baru.

Jenis - Jenis

1. Machine Learning merupakan pembelajaran mesin yang dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisis data tanpa perlu di program ulang. Contoh: AlphaGo merupakan machine learning yang dikembangkan oleh Google. Saat awal dikembangkan AlphaGO akan dilatih dengan memberikan 100 ribu data pertandingan Go untuk ia pelajari. Setelah AlphaGo mempunyai bekal dan pengetahuan cara dan strategi bermain game Go dari mempelajari 100 ribu data pertandingan Go tersebut. AlphaGo akan belajar kembali dengan bermain Go bersama dengan dirinya sendiri dan setiap kali ia kalah ia akan memperbaiki cara ia bermain dan proses bermain ini akan diulang sampai jutaan kali.
2. Neural Networks (Jaringan Saraf Tiruan) merupakan metode meniru cara kerja neuron manusia dalam mengolah informasi. Terdiri dari lapisan input, tersembunyi, dan output, tiap node terhubung untuk menerima dan mengirim data seperti neuron dalam otak. Konsep ini menjadi dasar deep learning, metode machine learning yang memanfaatkan jaringan neural untuk memproses data secara lebih kompleks. Contoh: facial recognition, sensor fingerprint, dan handwriting recognition.
3. Natural Language Processing (NLP) merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer memahami, mengolah dan menghasilkan bahasa alami yang digunakan oleh manusia. Contoh: Pemantauan berita hoax dengan menganalisis teks untuk mengidentifikasi berita palsu berdasarkan pola penulisan dan konten yang tidak sesuai dengan fakta.

Dampak Positif

• Inovasi
  Tentu dengan kehadiran AI akan menciptakan solusi baru untuk sebuah masalah dan akan menciptakan lapangan kerja di sektor baru.
• Meningkatkan Produktivitas
  Dengan AI bisa melakukan hal yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan cara manual. AI sangat berperan dalam memantau dan mengoptimalkan proses untuk meningkatkan efisiensi.
• Pengambilan Keputusan
  AI sangat membantu dalam memberikan keputusan yang cepat dan akurat, seperti halnya tidak perlu berfikir lama untuk memecahkan kode yang error tinggal tanya saja ke AI, akan muncul beberapa alternatif solusi yang diberikan

Dampak Negatif

• Privasi dan Pengawasan
  Kekhawatiran atas kebocoran data dan penggunaan data tanpa izin, seringkali AI memantau dan mengumpulkan data besar tanpa persetujuan eksplisit. Contoh: penggunaan deteksi wajah atau data perilaku online untuk iklan yang sangat personal, mengakibatkan pelanggaran privasi yang serius.
• Penggantian Tenaga Kerja
  Banyak mesin yang mulai menggantikan pekerjaan manual, sehingga beberapa pekerjaan yang memerlukan tugas - tugas rutin dan berulang tidak lagi memerlukan manusia.
• Resiko Moral
  AI andil dalam membangun budaya instan, contoh saja manusia tidak lagi atau harus membaca buku atau jurnal untuk mendapatkan informasi, namun dengan bertanya dengan AI bisa mendapatkan jawaban yang cepat, tanpa mengetahui itu dari sumber terpercaya atau tidak. Karena banyak yang mengharapkan jawaban cepat tanpa mempertimbangkan apakah jawaban tersebut tepat dan benar.

Sejarah Perkembangan AI

Turing dan Uji Turing

Alan Turing merupakan seorang matematikawan, logikawan, dan ilmuwan komputer asal Inggris yang berperan besar dalam perkembangan komputasi modern. Ia dikenal sebagai bapak ilmu komputer karena kontribusinya dalam konsep algoritma dan komputasi.

Salah satu pencapaiannya yang paling terkenal adalah Mesin Turing, sebuah model teoretis yang menjadi dasar bagi komputer modern. Mesin ini dirancang untuk **membaca dan memproses simbol pada pita tak hingga berdasarkan sekumpulan aturan, yang kemudian menjadi dasar bagi teori komputasi.

Selain itu, Turing juga memainkan peran penting dalam Perang Dunia II dengan usahanya memecahkan kode Enigma, sistem enkripsi yang digunakan oleh Jerman Nazi. Dengan kecerdasannya, ia dan timnya di Bletchley Park berhasil mengembangkan mesin Bombe, yang digunakan untuk mendekripsi pesan Enigma. Keberhasilan ini berkontribusi besar dalam mempercepat kemenangan Sekutu.

Warisan Turing dalam dunia komputasi terus dikenang, salah satunya melalui Turing Test, sebuah metode untuk menguji kecerdasan buatan, apakah mesin dapat meniru perilaku manusia hinga tak terbedakan. Pengujian ini masih menjadi dasar untuk mengembangakan AI.

1950 - 1970an

Kelahiran AI

Pada tahun 1956, Konferensi Dartmouth menjadi titik awal kecerdasan buatan (AI) sebagai disiplin akademis. Diprakarsai oleh John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, dan Claude Shannon, konferensi ini mengumpulkan para ilmuwan yang optimis bahwa mesin dapat diprogram untuk berpikir dan belajar seperti manusia dalam beberapa dekade.

Mereka berasumsi bahwa kemajuan dalam logika simbolik, pemrosesan bahasa alami, dan jaringan saraf buatan akan dengan cepat mengarah pada penciptaan mesin yang benar-benar cerdas. Namun, mereka segera menyadari bahwa tantangan dalam AI jauh lebih kompleks dari yang diperkirakan. Keterbatasan komputasi, kurangnya data, dan pemahaman yang masih terbatas tentang kecerdasan manusia menyebabkan perkembangan AI berjalan lebih lambat dari harapan awal.

Meskipun demikian, konferensi ini tetap menjadi fondasi penting bagi penelitian AI modern. Gagasan yang muncul dari Dartmouth terus berkembang, mengarah pada kemajuan signifikan dalam machine learning, deep learning, dan AI berbasis data yang kita kenal saat ini.

Sistem Ahli dan Jaringan Syaraf Tiruan

Pada era ini, sistem ahli mulai berkembang, yaitu program komputer yang dirancang untuk meniru proses pengambilan keputusan manusia dalam bidang tertentu. Sistem ini menggunakan aturan berbasis pengetahuan untuk menganalisis masalah dan memberikan solusi, sering kali digunakan dalam bidang medis, teknik, dan keuangan.

Selain itu, konsep jaringan syaraf tiruan mulai diperkenalkan sebagai pendekatan alternatif dalam kecerdasan buatan. Model ini terinspirasi dari cara kerja otak manusia, di mana unit-unit sederhana yang menyerupai neuron saling terhubung untuk memproses informasi. Pendekatan ini bertujuan untuk memungkinkan mesin belajar dari data dan mengenali pola dengan cara yang lebih alami, membuka jalan bagi kemajuan dalam machine learning dan deep learning di masa depan.

1970 - 1990an

Pada tahun ini mulai meredup, pendanaan menurun dan para peneliti meninggalkan bidang ini dikarenakan tidak kunjung terwujud. Era ini disebut musim dingin AI merupakan periode stagnan dan banyak orang skeptis terhadap perkembangan AI.

Namun, beberapa peneliti masih optimis mengembangkan algoritma yang lebih canggih dan perangkat keras yang lebih kuat dibalik layar, sehingga dapat menghidupkan harapan terhadap perkembangan AI.

1990 - 2010an

Kemenangan Deep Blue

Pada tahun 1997, Deep Blue, komputer catur buatan IBM, berhasil mengalahkan juara dunia Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan yang bersejarah. Kemenangan ini menjadi tonggak penting dalam perkembangan kecerdasan buatan, membuktikan bahwa mesin mampu mengungguli manusia dalam permainan strategi yang sangat kompleks.

Keberhasilan ini tidak hanya menunjukkan kekuatan komputasi dalam permainan berbasis aturan tetapi juga menginspirasi perkembangan AI di berbagai bidang lain, seperti optimasi, pengenalan pola, dan pengambilan keputusan otomatis.

Revolusi Data dan Pembelajaran Mesin

Era internet dan melimpahnya data atau disebut dengan big data memberikan dorongan signifikan bagi kemajuan kecerdasan buatan. Dengan akses ke jumlah data yang sangat besar, AI dapat dilatih untuk mengenali pola, membuat prediksi, dan mengambil keputusan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

Perkembangan algoritma pembelajaran mesin (machine learning) yang lebih canggih memungkinkan komputer belajar secara lebih efektif dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Pendekatan ini membuka peluang baru dalam berbagai bidang, mulai dari pencarian web, pengenalan wajah, rekomendasi konten, hingga asisten virtual.

2010 - Sekarang

Deep Learning dan AI yang Mencengangkan

Deep learning telah menjadi pilar utama dalam kemajuan kecerdasan buatan modern. Dengan jaringan syaraf tiruan (neural networks) yang semakin dalam dan kompleks, AI kini mampu menangani berbagai tugas yang sebelumnya sulit bagi komputer.

Teknik ini memungkinkan AI untuk mengenali gambar dengan presisi tinggi, memahami dan menghasilkan bahasa manusia melalui pemrosesan bahasa alami (NLP), serta mengendalikan kendaraan otonom dalam sistem mobil tanpa pengemudi. Kemajuan ini didukung oleh ketersediaan data besar, peningkatan daya komputasi, dan inovasi dalam arsitektur jaringan saraf, seperti konvolusional neural networks (CNN) untuk visi komputer dan transformer untuk NLP.

Dengan kemampuan belajar dari data dalam jumlah besar dan melakukan tugas dengan tingkat akurasi yang semakin baik, deep learning terus mendorong AI ke tingkat yang lebih maju, membawa revolusi dalam berbagai industri, mulai dari kesehatan hingga teknologi finansial.

AI di Mana-Mana

Saat ini, kecerdasan buatan (AI) telah meresap ke dalam berbagai aspek kehidupan. Dari asisten virtual seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant yang membantu dalam tugas sehari-hari, hingga algoritma rekomendasi di platform streaming seperti Netflix, YouTube, dan Spotify, AI memainkan peran penting dalam memberikan pengalaman yang lebih personal dan efisien.

Kemajuan AI tidak hanya memengaruhi cara kita berinteraksi dengan teknologi, tetapi juga mendorong inovasi di berbagai sektor industri. Di bidang kesehatan, AI digunakan untuk diagnosis penyakit dan pengembangan obat. Dalam keuangan, AI membantu dalam analisis risiko dan deteksi penipuan. Sementara itu, di industri otomotif, AI menjadi inti dari kendaraan otonom.

Dengan perkembangan yang terus berlanjut, AI diperkirakan akan semakin terintegrasi dalam kehidupan manusia, membuka peluang baru sekaligus menantang kita untuk memastikan penggunaannya yang etis, bertanggung jawab, dan bermanfaat bagi semua.

8 Skill Programmer yang Tidak Bisa Tergantikan

1. Problem Solving & Critical Thinking

Seorang programmer tidak hanya menulis kode, tetapi juga harus mampu menganalisis dan menyelesaikan masalah dengan cara yang paling efisien. AI dapat menghasilkan solusi berdasarkan pola dari data yang telah ada, tetapi AI tidak memiliki pemahaman mendalam terhadap konteks unik suatu masalah.

Sebagai contoh, dalam pengembangan software untuk bisnis, ada berbagai pertimbangan yang harus dipikirkan, seperti kebutuhan pasar, skala bisnis, dan regulasi yang berlaku. Seorang programmer harus mampu berpikir kritis dan mengambil keputusan berdasarkan banyak variabel yang mungkin tidak dipahami oleh AI.

2. System Architecture & Software Design

Merancang sistem berskala besar membutuhkan keahlian yang tidak hanya berbasis teknis, tetapi juga mempertimbangkan aspek performa, keamanan, dan skalabilitas.

Seorang arsitek perangkat lunak harus mempertimbangkan bagaimana sistem dapat menangani jutaan pengguna secara bersamaan, bagaimana data disimpan dengan aman, serta bagaimana layanan dapat berjalan tanpa downtime yang signifikan.

AI dapat memberikan saran atau alternatif desain, tetapi keputusan akhir tetap harus dibuat oleh manusia yang memahami kebutuhan spesifik dari sebuah sistem.

3. Memahami Kebutuhan Bisnis & Pengguna

Salah satu keterampilan utama yang membedakan programmer profesional adalah kemampuannya dalam memahami kebutuhan bisnis dan pengguna. AI hanya bisa menganalisis data dan memberikan rekomendasi, tetapi AI tidak bisa memahami secara intuitif apa yang diinginkan oleh pengguna dan bagaimana mereka berinteraksi dengan sebuah produk.

Misalnya, dalam pengembangan aplikasi e-commerce, seorang programmer harus memahami bagaimana perilaku pelanggan, tren pasar, serta pengalaman pengguna (UX) yang baik agar produk lebih efektif dan menarik.

4. Kreativitas dan Inovasi

AI sangat bagus dalam meniru pola yang sudah ada, tetapi tidak bisa menciptakan sesuatu yang benar-benar baru dari nol. Inovasi sering kali lahir dari pemikiran kreatif manusia yang tidak hanya mengikuti data, tetapi juga mencoba pendekatan baru yang belum pernah dilakukan sebelumnya.

Contohnya, teknologi seperti blockchain, cloud computing, dan framework baru seperti React atau Next.js lahir dari pemikiran kreatif manusia, bukan AI. Tanpa kreativitas programmer, inovasi dalam dunia teknologi akan terhambat.

5. Keamanan & Etika dalam Pengembangan Perangkat Lunak

Keamanan siber adalah salah satu aspek terpenting dalam pengembangan perangkat lunak. Meskipun AI bisa membantu mendeteksi ancaman keamanan, hanya manusia yang bisa memahami secara mendalam bagaimana suatu sistem bisa dieksploitasi dan bagaimana melindunginya dengan baik.

Selain itu, ada aspek etika yang sangat penting dalam pengembangan teknologi. AI tidak bisa menilai apakah suatu algoritma mengandung bias, apakah data pengguna digunakan dengan cara yang benar, atau apakah suatu produk melanggar regulasi privasi seperti GDPR atau UU Perlindungan Data Pribadi.

Programmer harus memastikan bahwa sistem yang mereka buat tidak hanya efisien tetapi juga aman dan sesuai dengan norma hukum serta etika yang berlaku.

6. Debugging & Code Optimization

Meskipun AI bisa membantu menemukan bug dalam kode, memahami akar permasalahan dan mengoptimalkan kode tetap membutuhkan intuisi dan pengalaman manusia.

Seorang programmer yang berpengalaman dapat memahami konteks dari suatu error, melakukan refactoring kode agar lebih efisien, serta menemukan solusi yang tidak hanya memperbaiki bug tetapi juga meningkatkan performa sistem secara keseluruhan.

Misalnya, dalam aplikasi yang berjalan pada skala besar, seorang programmer harus memahami bagaimana penggunaan CPU dan memori dapat dioptimalkan agar aplikasi tetap berjalan cepat dan responsif.

7. Kolaborasi & Komunikasi dalam Tim

Pengembangan perangkat lunak bukan hanya tentang menulis kode, tetapi juga bekerja dalam tim, berdiskusi dengan desainer, product manager, hingga klien.

AI tidak bisa menggantikan interaksi manusia yang melibatkan negosiasi, diskusi, serta pemahaman mendalam tentang kebutuhan pengguna. Soft skill seperti komunikasi, leadership, dan manajemen proyek tetap menjadi aspek penting yang hanya bisa dilakukan oleh manusia.

Misalnya, dalam tim agile development, seorang programmer harus bisa beradaptasi dengan perubahan kebutuhan proyek, memberikan masukan dalam meeting sprint, serta memastikan bahwa setiap anggota tim memiliki pemahaman yang sama terhadap tujuan proyek.

8. Etika & Regulasi dalam Teknologi

Dalam pengembangan teknologi modern, ada banyak aspek etika dan regulasi yang harus diperhatikan. Seorang programmer harus memahami apakah suatu teknologi bisa disalahgunakan, apakah data pengguna dikelola dengan aman, dan apakah produk yang mereka buat sesuai dengan hukum yang berlaku.

Contohnya, dalam pengembangan AI, ada tantangan besar dalam menghindari bias algoritma, memastikan transparansi sistem, serta menjaga privasi pengguna. Keputusan-keputusan ini membutuhkan pemikiran manusia yang bisa memahami dampak sosial dan hukum dari suatu teknologi.

Masih Perlukah Belajar Coding?

Pertanyaan ini semakin sering muncul seiring dengan pesatnya perkembangan AI yang mampu menulis kode secara otomatis. Dengan hadirnya AI seperti GitHub Copilot, ChatGPT, dan berbagai alat otomatisasi lainnya, banyak orang mulai bertanya: Apakah belajar coding masih relevan?

Jawabannya, tentu belajar coding masih sangat penting dan relevan dengan beberapa aspek pertimbangan.

1. AI Membantu, Bukan Menggantikan Programmer

AI memang bisa menghasilkan kode dengan cepat, tetapi tidak selalu bisa memahami konteks bisnis, kebutuhan pengguna, atau kompleksitas proyek secara mendalam. AI hanya bekerja berdasarkan pola yang sudah ada, sehingga masih membutuhkan manusia untuk:

• Memahami kebutuhan proyek secara spesifik
• Mendesain arsitektur sistem yang optimal
• Mengevaluasi dan memperbaiki kode yang dihasilkan AI

Dengan pemahaman coding yang baik, tidak akan kesulitan untuk memahami dan mengoreksi kode yang dihasilkan oleh AI. Siapa yang pakai AI cuma copy paste saja, bukannya kodenya berjalan dengan baik malah ada bug atau muncul error lainnya.

2. Memahami Dasar-Dasar Pemrograman Itu Penting

Meskipun AI bisa menulis kode, tanpa pemahaman dasar pemrograman, kita akan kesulitan membaca dan memodifikasi kode tersebut. Banyak dari teman saya yang menganggap yang penting sudah jalan, tanpa tau kode tersebut melakukan apa. Mungkin untuk jangka panjang akan aman, tapi masalahnya bagaimana jika suatu saat ada masalah atau melakukan pengembangan akan repot jadinya.

Jadi pemahaman akan fundamental pemrograman itu penting sebagai dasar untuk benar - benar memahami hasil kode yang diberikan dari AI.

3. AI Masih Memiliki Keterbatasan dalam Coding

Meskipun AI sangat membantu dalam menulis kode, AI masih memiliki banyak keterbatasan yang membuat programmer manusia tetap dibutuhkan. Beberapa keterbatasan utama AI dalam coding antara lain:

• Tidak selalu menghasilkan kode yang optimal
  AI bekerja dengan cara menganalisis pola dari kode yang telah dipelajarinya, tetapi tidak selalu mempertimbangkan aspek efisiensi dalam setiap solusi yang dihasilkannya. Sebagai contoh, jika diminta membuat algoritma sorting, AI mungkin saja memberikan implementasi bubble sort, padahal dalam kebanyakan kasus, merge sort atau quick sort jauh lebih efisien untuk dataset besar. Selain itu, AI tidak memiliki pemahaman kontekstual tentang performa kode dalam lingkungan produksi, seperti bagaimana kode tersebut berinteraksi dengan database atau bagaimana skalabilitasnya dalam jumlah data yang besar.
• Kurang memahami arsitektur perangkat lunak
  Dalam pengembangan aplikasi, penting untuk mempertimbangkan desain sistem agar mudah dikembangkan dan dikelola dalam jangka panjang. AI mungkin bisa menghasilkan kode untuk bagian tertentu dari aplikasi, tetapi tidak dapat secara mandiri merancang struktur aplikasi yang modular dan scalable. Misalnya, dalam sistem berbasis microservices, AI dapat membantu membuat endpoint API, tetapi tidak mampu menentukan strategi komunikasi antar layanan yang paling efisien, seperti apakah harus menggunakan REST, gRPC, atau message queue seperti Kafka. Keputusan-keputusan semacam ini membutuhkan pengalaman dan pemahaman mendalam tentang bagaimana berbagai komponen dalam sistem saling berinteraksi dan bagaimana sistem akan berkembang seiring waktu.
• Kesulitan dalam debugging dan troubleshooting
  Ketika terjadi error atau bug dalam kode, AI mungkin bisa memberikan saran berdasarkan pola umum, tetapi sering kali tidak dapat memahami konteks spesifik dari masalah yang terjadi. Misalnya, dalam sistem yang menggunakan multi-threading, bug seperti race condition atau deadlock mungkin sulit dideteksi hanya dengan analisis statis. AI juga tidak dapat memahami logika bisnis yang diterapkan dalam aplikasi secara mendalam. Jika terdapat kesalahan dalam perhitungan diskon pelanggan atau validasi transaksi, AI mungkin memberikan solusi yang benar secara sintaksis tetapi tetap salah dalam konteks bisnis yang sedang diterapkan. Dalam situasi seperti ini, keahlian seorang programmer dalam memahami logika bisnis dan menganalisis error tetap menjadi hal yang tidak bisa digantikan oleh AI.

Sumber

Artificial Intelligence Indonesia. (2024, 21 Mei). Pengertian AI: Definisi dan Konsep Utama. Diakses dari https://aici-umg.com/article/pengertian-ai-definisi-dan-konsep-utama/

Artificial Intelligence Indonesia. (2024, 31 Mei). Sejarah AI: Dari Awal Hingga Kini. Diakses dari https://aici-umg.com/article/sejarah-ai/

Binus University. (2022, 02 Mei). Sejarah Singkat tentang Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence). Diakses dari https://graduate.binus.ac.id/2022/05/02/sejarah-singkat-tentang-kecerdasan-buatan-artificial-intelligence/

Dicoding. (2020, 19 Agustus). Apa itu Machine Learning? Beserta Pengertian dan Cara Kerjanya. Diakses dari https://www.dicoding.com/blog/machine-learning-adalah/

Exabytes. (2025, 15 Januari). Apa Itu NLP? Pengertian, Manfaat, dan Contoh Penerapannya. Diakses dari https://www.exabytes.co.id/blog/apa-itu-nlp/

TalkActive. (2024, 22 Desember) 10 Keterampilan yang Tidak Bisa Digantikan AI di Masa Depan. Diakses dari https://talkactive.co.id/10-keterampilan-yang-tidak-bisa-digantikan-ai-di-masa-depan/

Telkom University. (2024, 21 November) Mengenal Artificial Intelligence Lebih Dekat: Pengertian, Jenis, hingga Potensi Risiko. Diakses dari https://telkomuniversity.ac.id/mengenal-artificial-intelligence-lebih-dekat-pengertian-jenis-hingga-potensi-risiko/